Fase 3: Simular

Essa fase além de simular como o nome já diz, tem a responsabilidade de despertar na equipe envolvida no projeto, um viés de inovação, por meio das tecnologias disponíveis e cada vez mais atrativas econômico e financeiro, chamada de Indústria 4.0. Também com o proposto de diminuir as incertezas existentes durante a execução do projeto, utiliza-se a simulação com nuvem de pontos, tornando o processo mais efetivo para sua execução. A utilização das fases anteriores e agora com a simulação, permite um ganho de conhecimento sobre o comporta- mento do sistema de manufatura estudado. A simulação permite maior análise, por meio de indicadores e avaliação mais detalhadas das sugestões de melhorias. A análise é realizada por diversos cenários futuros, validando quais devem ser focadas em um horizonte definido. O Artefato proposto consiste na união das atividades previstas anteriormente (descritas até aqui) e de etapas necessárias para a construção do modelo computacional. A Figura 21 ilustra a união das etapas de desenvolvimento da simulação.

Figura 21: As Etapas da Simulação

A seguir são detalhas cada uma datas etapas:

Pré-Evento da Simulação

É realizado a coleta de dados para o completo entendimento da área. Seu objetivo é a compreensão mais profunda, no intuito de desenvolver oportunidades de melhoria. É uma continuação das atividades apresentadas anteriormente, como: definição dos objetivos, da equipe e treinamentos. São realizadas as seguintes atividades:

• Mapear processo: é utilizado para entender de forma clara e simples como uma uni- dade de negócio está operando, representando cada passo de operação dessa unidade em termos de entradas, saídas e ações. O objetivo desta etapa é auxiliar na construção do modelo computacional e para um melhor entendimento dos processos produtivos. o mapeamento do processo é realizado pelo analista de modelagem;

• Digitalizar a fábrica: consiste no escaneamento da área onde será realizado o projeto de melhoria. Esta atividade pode ser realizada por atores externos (contratação de serviço) ou pelo analista de modelagem;

• Coletar dados operacionais: é realizado pelo analista de dados, sendo responsável por realizar a coleta, tratamento, atualização e disponibilidade dos dados probabilísticos. É realizada em conjunto com os treinamentos ministrados nas fases anteriores e são tratados no formato adequado para carga no software;

• Construir modelo computacional: o analista de modelagem transcreve o "chão de fá- brica"para o modelo computacional. Nesta etapa é realizada a integração com a nuvem de pontos da digitalização;

• Validar modelo computacional: é realizada por comparação entre os resultados encon- trados na simulação com dados reais. Quanto maior a aderência entre o sistema real e o simulado, mais confiável é o modelo de simulação. Por exemplo, se a aderência entre os modelos real e virtual for de 95%, é sugerido que o modelo virtual representa o modelo real com uma confiabilidade de 95% dos dados. Para o Artefato, é considerado válidos valores com aderência acima de 90% para o sistema de produção Ferro (2014); Freitas Filho (2008). Para essa comparação pode utilizar indicadores como o número de produtos produzidos ao longo de um período (real x simulado), determinando as- sim a aderência do resultado simulado pela razão das duas medidas (FERRO, 2014).

Além de utilizar os indicadores para validação, eles também serão utilizados para ava- liar o impacto das alterações realizadas no modelo computacional de estados futuros. Desta forma o cenário de estado futuro é tido como melhor quando estes indicadores são melhores que do estado atual ou anteriores simulados. Essa etapa é coordenada pelo analista de modelagem.

Evento da Simulação

É composto por três etapas, sendo elas possíveis de serem realizadas em paralelo com as saídas de cada treinamento:

• Gerar ideias de melhoria: nesta atividade toda a equipe do projeto busca mergulhar nas implicações do desafio estudando diversos pontos de vista e idéias disponíveis. A imer- são pode ser dividida em preliminar, quando há um primeiro contato com o problema, e em profundidade, quando se inicia o levantamento das necessidades e oportunidades que irão nortear a geração de soluções na etapa seguinte do projeto;

• Realizar experimentos: com todas as ideias de melhoria identificadas durante a etapa de projeto, o analista de modelagem gera os cenários de estado futuro com base nas alterações sugeridas. Nesta etapa deve-se gerar o maior número de cenários possíveis para garantir uma maior abrangência das melhorias;

• Compilar resultados: o analista de modelagem apresenta a compilação de todos os resul- tados obtidos dos modelos computacionais de cenários de estado futuro. Os resultados são debatidos com toda a equipe com o intuito de identificar os pontos fortes e fracos da implementação de cada ideia de melhoria.

Pós-Evento da Simulação

Realizada a avaliação final das melhorias, analisando os itens de sucesso e falhas. As saídas desta etapa são:

• Definir estado futuro e apresentar resultados: estas atividades ocorrem juntas. Coorde- nada pelo gerente do projeto o objetivo é confrontar os resultados obtidos da simulação do estado futuro, com os indicadores definidos. A saída desta etapa é a escolha do cená- rio futuro a ser implementado. Para escolha do melhor cenário é utilizado a metodologia

de decisão multicritério Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solu- tionTOPSIS Hwang e Masud (2012). O TOPSIS, permite a adoção de uma quantidade não limitada de critérios para avaliar uma quantidade não limitada de alternativas Junior e Carpinetti (2015). Funciona da seguinte forma: a alternativa escolhida deve estar o mais próximo possível da solução ideal e tão longe quanto possível da solução ideal negativa, onde a solução ideal é formada como um composto dos melhores valores de desempenho exibidos (na matriz de decisão) por qualquer alternativa, quanto a solução ideal negativa é a combinação dos piores valores de desempenho, assim sendo, a pro- ximidade de cada um destes desempenhos é medida no sentido euclídeo (por exemplo, raiz quadrada da soma das distâncias ao quadrado ao longo de cada eixo no "espaço de atributo") Kahraman (2008). Dessa maneira, com o método empregado, resultará nas alternativas que estejam tão próximas quanto possível da solução ideal positiva e o mais distante quanto possível da solução ideal negativa, isto é, entende-se que a solução ótima deve estar mais próxima da solução ideal positiva e mais distante da solução ideal negativa Hwang e Masud (2012);

• Implementar: a implementação real do plano de ação, bem como na documentação de todas as atividades desempenhadas na execução da simulação, é importante que todos os modelos e cenários de estado futuro sejam documentados. A implementação varia de acordo com o plano de implementação e investimento disponível. Conforme relatado nas delimitações, não será abordada esta etapa no presente trabalho.

A inclusão da simulação aumenta a eficácia do projeto de melhoria por meio da inserção de tecnologias para análise de estado futuro, possibilitando a análise multicritério e utilização de algoritmos para geração de cenários futuro. A implementação demanda investimentos em recursos tecnológicos e humanos. Sem equipe qualificada, não é possível construir modelos computacionais que representem a realidade da linha de produção. As utilizações de novas tecnologias também trazem desafios importantes para o desenvolvimento da simulação. Para o escaneamento de uma linha de produção é ideal que não hajam pessoas circulando, além disso, os dados gerados demandam computadores de alto desempenho para o processamento, além de especialista em modelagem dedicado.

Na Tabela 8 é apresentado um resumo dos requisitos e restrições de cada um dos recursos tecnológicos necessários para a efetiva aplicação do Artefato.

Tabela 8: Requisitos e Restrições para os Recursos Tecnológicos

Recursos Requisitos Restrições

Plant SimulationTM Licença profissional e adicional para nuvem de pontos

Compatível somente com nuvem de pon- tos em formato .POD e necessidade de um especialista em modelagem com conheci- mento CAD

Laser Scanner Aquisição do equipa- mento ou contratação de serviço

Quantidade de pontos, colorização dos pontos, quantidade de varreduras, escane- amento realizado fora do horário de ope- ração da área de produção

NX CADTM Licença profissional e adicional referente a cloud

Não é compatível arquivos de nuvem de pontos coloridas, exceto .POD

Computador Alta capacidade de pro- cessamento e armaze- namento

Investimento alto para aquisição do equi- pamento

Fonte: Elaborado pelo autor

Existem outros softwares que podem ser utilizados além dos descritos, os quais podem ter outros requisitos e restrições. Para este trabalho foram escolhidos estes devido a já serem utilizados na empresa em estudo. Os requisitos humanos e tecnológicos apresentados nas tabelas anteriores são fatores relevantes visando a replicação deste conhecimento em prática rotineira da organização. Na sequência será apresentado a última fase do Artefato.